3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
如果是中型或大型地震，发出的警报会比地震本身传播得更快，从而提供几秒钟到几分钟窗口期。
Beroza、Mousavi和英国地质调查局的研究员Margarita Segou通过机器学习识别地震数据，发现了可能比人类所知多10倍的地震，从而创建了更大的地震数据库。
据悉，钉钉个人版是一款面向小团队、个人用户、高校大学生等人群的生产力工具，旨在通过 AI 技术为用户提供个人助理服务。随着产品的正式上线和第三方开发者的加入，钉钉个人版将进一步增强用户的生产力，并让智能化变革普惠每一个个体。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。